[파이썬] Numpy와 Pandas 구글 검색 지수 추이 비교 - 시각화

# [파이썬] Numpy와 Pandas 구글 검색 지수 추이 비교 - 시각화

#  구글트렌드의 검색지수 데이터를 다운로드한 후 import

gt01 = pd.read_csv(dataPath + 'numpy_pandas_gt_20190808.csv')

gt01.head()

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# 추이를 비교해서 살펴볼 수 있도록 재집계하여 시각화

import matplotlib.style as style 

style.use('fivethirtyeight')

# 년-월-일 형식의 날짜 string을 년-월 형식으로 평균으로 집계

gt01['yearmon']= gt01.date.str[:7]

gt01a = gt01.groupby('yearmon').mean().reset_index()

# print(gt01a)

plt.figure(figsize=(15,3))

plt.plot(gt01a['yearmon'],  gt01a['pandas'])

plt.plot(gt01a['yearmon'],  gt01a['numpy'])

plt.legend(['pandas','numpy'], loc='upper left')

plt.title('Searching Key Libraries for Python Data Analysis [USA. 5Years]')

plt.xticks(rotation=90, size=8)

plt.axhline(gt01a['pandas'].median(), color='silver', linestyle='--')

plt.axhline(gt01a['numpy'].median(), color='silver', linestyle='--')

plt.ylabel('google trend index')

plt.show()

# min max scaling 적용

g1 = gt01a['pandas']

g1 = (g1-g1.min())/(g1.max()-g1.min())

g2 = gt01a['numpy']

g2 = (g2-g2.min())/(g2.max()-g2.min())

# 사용자 정의 함수 형태로 정리

def plotGT(x, g1, g2, titleText):

    plt.figure(figsize=(15,3))

    plt.plot(x,  g1)

    plt.plot(x,  g2)

    plt.legend(['pandas','numpy'], loc='upper left')

    plt.title(titleText)

    plt.xticks(rotation=90, size=8)

    plt.axhline(0.5, color='silver', linestyle='--')

    plt.ylabel('google trend index')

    plt.show()

# 사용자 정의 함수 실행

plotGT(gt01a['yearmon'], g1, g2, 'Searching Key Libraries for Python Data Analysis [USA. 5Years] - MinMaxScaled')